package class202205.demo25.demo22;

import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;


public class shell {
    /**
     *
     * @param array  待排序序列
     * @param gap  组数
     */
    public static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >=0; j-=gap) {
                if (array[j]>tmp){
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;  只要J回退的时候 遇到了比tmp小的元素就结束这次比较
                    break;
                }
            }
            //j回退到了小于0的位置
            array[j+gap] = tmp;
        }

    }

    public static void shellSort1(int[] array){
        int gap = array.length;
        while (gap > 1){
            shell(array,gap);
            gap/=2;
        }
        //走到这里就剩余一组排一下
        shell(array,1);//保证最后有序
    }

//测试排序是否正确
    public static void shellSort(int[] array){
        int[] drr = {5};
        for (int i = 0; i < drr.length; i++) {
            shell(array,drr[i]);
        }
    }

    public static void main1(String[] args) {
        //int[] array = {12,5,10,18,4,2};
        int[] array = {12,5,9,34,6,8,33,56,89,0,7,4,22,55,77};
        shellSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }


    public static void swap(int[] array,int i , int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 选择排序优化
     * 不稳定的排序
     * 时间复杂的O(n^2)
     * 空间复杂度O（1）
     * @param array 数组名
     */
    public static void SelectSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]){
                    //交换   上面写一个交换函数
                    //swap(array,i,j);
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * @param array 数组名
     */
    public static void SelectSort1(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[i]){
                    //交换   上面写一个交换函数
                    swap(array,i,j);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序  优化
     * 时间复杂度   O(n^2)
     * 有序情况下 O(n)
     * 空间复杂度 O(1)
     * 稳定性  稳定
     * @param array
     */
    public void bubbleSort(int[] array){
        //i表示趟数
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j]>array[j+1]){
                    swap(array,j+1,j);
                    //如果交换了，说明还需要继续 排序
                    flg= true;
                }
            }
            //没交换的话
            if (flg == false){
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序 没优化
     * 时间复杂度O(n^2)
     * 空间复杂度O(1)
     * 稳定性  稳定
     * @param array
     */
    public void bubbleSort1(int[] array){
        //i表示趟数
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j]>array[j+1]){
                    swap(array,j+1,j);
                }
            }
        }
    }


    public static void quickShort(int[] array) {
        quick(array, 0, array.length - 1);

    }


//快排  实参
    public static void quick(int[] array,int left,int right){
        if (left>=right){
            return;
        }
        //长度小于40
        if (right-left+1<40){
            //使用直接插入排序

            return;
        }

        //1、找基准之前  我们找到中间大小的值---使用三数取中法
        int midValIndex = fibMidValIndex(array,left,right);
        swap(array,midValIndex,left);
        int pivot = partition(array,left,right);//基准

        quick(array,left,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,right);
    }



    private static int fibMidValIndex(int[] array,int start,int end){
        int mid = start +((end-start)>>>1);

        if (array[start]<array[end]){
            if (array[mid]<array[start]){
                return start;
            }else if (array[mid]>array[end]){
                return end;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if (array[mid]>array[start]){
                return start;
            }else if (array[mid]<array[end]){
                return end;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

//找基准  形参
    /**
     * 挖坑法
     * 时间复杂度  O（ N*Log n）
     * 空间复杂度  树的高度  O（log n）
     * 稳定性   不稳定
     */
    private static int partition(int[] array,int start,int end){
        int tmp = array[start];
        while (start<end){
            while (start<end && array[end] >= tmp){
                end--;
            }
            //走到这里  end下标遇到了小于tmp的值
            array[start] = array[end];
            while (start<end && array[start] <= tmp){
                start++;
            }
            // 走到这  start下标遇到了大于tmp的值
            array[end] = array[start];
        }
        //走到这里相遇
        array[start] = tmp;
        return start;
    }

    /**
     * 非递归快排
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array){

        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int pivot = partition(array,left,right); //先去找一次基准

        //左边两个元素
        if (pivot>left+1){
            stack.push(left);
            stack.push(pivot-1);
        }
        //右边两个元素
        if (pivot<right-1){
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(right);
        }
        while (!stack.isEmpty()){
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            pivot = partition(array,left,right); //先去找一次基准

            //左边两个元素
            if (pivot>left+1){
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }
            //右边两个元素
            if (pivot<right-1){
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    /**
     * (归并排序)   合并两个有序数组
     * @param array1 有序的
     * @param array2  有序的
     * @return
     */
    public static int[] mergeArray(int[] array1,int[] array2){
        //注意判断参数
        int[] tmp = new  int[array1.length+array2.length];

        int k = 0;  //代表tmp数组下标

        int s1 = 0;
        int e1 = array1.length-1;

        int s2 = 0;
        int e2 = array1.length-1;

        while (s1<=e1 && s2<= e2){
            if (array1[s1]<=array2[s2]){
                tmp[k++] = array1[s1++];
                //k++;
                //s1++;
            }else {
                tmp[k++] = array2[s2++];
            }
        }
        while (s1<=e1){
            tmp[k++] = array1[s1++];
        }
        while (s2<=e2){
            tmp[k++] = array2[s2++];
        }
        return tmp;
    }

    /**
     * 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeSortInternal(array,0,array.length-1);

    }

    private static void mergeSortInternal(int[] array,int low,int high){
        if (low>=high){
            return;
        }

        int mid = low +((high-low)>>>2);
        //左边
        mergeSortInternal(array,low,mid);
        //右边
        mergeSortInternal(array,mid+1,high);

        //归并
        merge(array,low,mid,high);
    }

    //建一个归并函数
    private static void merge(int[] array,int low,int mid,int high){

        int s1 = low;
        int e1 = mid;

        int s2 = mid+1;
        int e2 = high;

        int[] tmp = new  int[high-low+1];

        int k = 0;  //代表tmp数组下标

        while (s1<=e1 && s2<= e2){
            if (array[s1]<=array[s2]){
                tmp[k++] = array[s1++];
                //k++;
                //s1++;
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1<=e1){
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2<=e2){
            tmp[k++] = array[s2++];
        }
        //已经放到tmp数组  现在拷贝tmp数组元素  放到array
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+low] = tmp[i];
        }
    }

    /**
     * 非递归实现  归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort1(int[] array){
        int nums = 1;
        while (nums< array.length){
            //数组每次都要进行遍历
            for (int i = 0; i < array.length; i+=nums*2) {
                int left = i;
                int mid = left+nums-1;
                //防止越界
                if (mid >= array.length){
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid+nums;
                //防止越界
                if (right>= array.length){
                    right = array.length-1;
                }
                //下标确定之后进行合并
                merge(array,left,mid,right);
            }
            nums*=2;//1  2   4   8 ...
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 一般适用于有n个数  数据范围0~n之间
     *
     * 时间复杂度 O（n）
     * 空间复杂度 O（M）  M代表当前数据范围
     * 不稳定
     * @param array
     */
    public static void CountingSort(int[] array){
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i]< minVal){
                minVal = array[i];
            }
            if (array[i]>maxVal){
                maxVal = array[i];
            }
        }
        //走到这里   说名已经找到了最大值和最小值
        //那么数组长度就出来了
        int[] count = new int[maxVal-minVal+1];  //默认都是0
        //统计array数组当中，每个数据出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i];
            //为了空间的合理使用  与下边  一起来看  array[indexArray] = i+minVal;
            count[index-minVal]++;
        }
        //说明，在计数数组当中  已经把array数组数据出现次数统计完毕
        //接卸来只需要遍历计数数组   开始进行打印即可（把数据写回array）
        int  indexArray = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i]>0){
                //这里不一定是i  例子 [900~999]  也是放到0下标  与上面count[index-minVal]++;对应
                 array[indexArray] = i+minVal;
                 count[i]--;//拷贝次数减一
                 indexArray++;//下标向后移动
            }
        }
    }

}
